ВОЗМОЖНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЯ ДЛЯ ОТЕЧЕСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Abstract

Цель данной работы – изучить методы семантической сегментации изображений и реализовать авторский подход к обработке полученного изображения (с беспилотного летающего аппарата) на основе выстраивания архитектуры нейронных сетей и метрики в аспекте повышения эффективности отечественного производства в условиях импортозамещения. Проанализированы и обобщены материалы исследований ученых, которые посвящены семантической сегментации изображений, а также издания, характеризующие стратегии импортозамещения в современных российских реалиях. В качестве исходного набора нейросетевых архитектур используются сети "U-Net", "FPN" и "MobileNetV2". По итогам исследования авторами предложено решение построения и оценки точности неоросетевой модели обработки изображения с БПЛА, полученных посредством комбинаций и модификаций различных архитектур для решения задач отечественного производства в условиях импортозамещения. Теоретическая и практическая значимость заключается в возможности использования нейросетевых архитектур в моделировании изображений, снятых БПЛА, в российском производстве для решения задач импортозамещения. Авторами приведена программная реализация и представлен сравнительный анализ используемых методов семантической сегментации изображений для выбора более эффективного для решения поставленных задач.